序章

統計とは

波多江 崇

Excelの設定

波多江 崇

第1章　統計学の用語と基礎知識

1.1 母集団と標本

野田 哲史

1.2 データの種類と尺度と特性値

庄司 雅紀

1.3 データの表示方法

庄司 雅紀

1.4 分布（z 分布、t 分布、χ2 分布、F 分布）

土屋 雅美

1.5 パラメトリックとノンパラメトリック

寺町 ひとみ

1.6 回帰分析

山田 武宏

1.7 因果関係

山田 武宏

1.8 相関と相関係数

青山 剛

1.9 記述統計と推測統計

今井 志乃ぶ

1.10 仮説検定と区間推定

天野 学

1.11 分散分析

小津 有輝、鈴木 渉太

1.12 多重比較について

野田 哲史

1.13 研究デザインと統計手法

近藤 悠希

1.14 標本サイズn の必要数と求め方

濃沼 政美

1.15 交絡

光岡 俊成

1.16 精度・バイアス

小原 拓

1.17 統計解析に用いるソフトウェアやプログラミング言語

今井 志乃ぶ

第2章　回帰分析編

2.1 相関分析

2.1.1 血中薬物濃度と有害事象の関係を知りたい

　　　相関分析

青山 剛

2.2 回帰分析

2.2.1 2 つの変数の関係を式と直線で表したい

　　　単回帰分析

尾上 洋

2.2.2 ある連続数のアウトカムを複数の因子を用いて説明したい

　　　重回帰分析

平 大樹

2.2.3 特別養護老人ホームにおける多剤併用高齢者の転倒への影響因子とその影響度を評価したい

　　　ロジスティック回帰分析

恩田 光子

第3章　仮説検定編

3.1 パラメトリック検定

3.1.1 ある集団における平均拡張期血圧の値が全国平均の値より高いかどうか検定したい

　　　母平均の比較値との差の検定（z 検定、t 検定）

寺町 ひとみ 

3.1.2 異なる処置（介入）をした2 群間に対する処置の影響（効果）に差があるか調べたい

　　　2 つの母平均の差のt 検定＜対応のないデータ＞

岩城 正宏

3.1.3 同一患者に対する要因（介入）前後のデータを比較することで要因（介入）の効果を検定したい

　　　2 つの母平均の差のt 検定＜対応のあるデータ＞

岩城 正宏

3.1.4 あるメーカーが行った簡易血糖測定器の改良による測定精度の改善を検定したい

　　　分散分析の比較比のF 検定

波多江 崇

3.1.5 65 歳以上の女性について歩行速度と握力の相関関係を検定したい

　　　Pearsonの積率相関係数の無相関のt 検定

長谷川 佳孝

3.1.6 65 歳以上のアドヒアランスと服薬支援体制が、過去の調査結果と異なるかを検定したい

　　　母相関係数の比較値との差のz 検定

長谷川 佳孝

3.1.7 40 歳から74 歳の男性を対象とした特定健康診査における腹囲と空腹時血糖の相関を検定したい

　　　偏相関係数の無相関のt 検定

波多江 崇

3.1.8 複数の患者の検査値Aと検査値B の間に相関関係があるかを検定したい

　　　直線回帰の回帰係数のt 検定

大鳥 徹

3.2 ノンパラメトリック検定

3.2.1 ある集団における、疾病の罹患率と比較値の違いを検定したい

　　　母比率の比較値との差の検定（z 検定）

松野 純男

3.2.2 医療の担い手として薬剤師に期待すると答えた地域住民の比率が、2 つの地域で差があるかどうかを検定したい

　　　2 つの母比率の差のz 検定＜対応のないデータ＞

尾上 洋

3.2.3 異なる2つのパンフレットで地域住民が感じるわかりやすさに差があるかを調べたい

　　　2 つの母比率の差のz 検定＜対応のあるデータ＞

長谷川 佳孝

3.2.4 同一患者に対する要因（介入）前後のデータを比較することで要因（介入）の効果を検定したい

　　　比率の差のMcNemar 検定

高橋 克之

3.2.5 データの比率が理論上の比率と差がないか検証したい

　　　適合度のχ2検定

尾上 洋

3.2.6 複数の薬の効果に差があるかどうかを検定したい

　　　独立性のχ2検定＜m×n 表＞

土屋 雅美

3.2.7 医薬品の薬効を示すピクトグラムの必要性を検定したい

　　　独立性のχ2検定＜2×2 分割表＞

恩田 光子

3.2.8 健常者と有病者で検査値に差があるかどうかを検定したい

　　　Mann-WhitneyのU 検定

高橋 克之

3.2.9 同一患者に対する要因（介入）前後のデータを比較することで要因（介入）の効果を検定したい

　　　Wilcoxonの符号付順位和検定

高橋 克之

3.2.10 2 つの変数の間の直線関係の強さを検定したい

　　　Spearmanの順位相関係数の検定

土屋 雅美

第4章　区間推定編

4.1 母平均の推定

4.1.1 日本人男性の平均身長の95% 信頼区間を求めたい

　　　正規分布を用いた95% 信頼区間

長谷川 佳孝

4.1.2 2 つのグループの母平均の差を推定したい

　　　2 つの母平均の差の推定＜対応のないデータ＞

土屋 雅美

4.1.3 同一患者に対する要因（介入）前後のデータを比較することで要因（介入）の効果を推定したい

　　　2 つの母平均の差の推定＜対応のあるデータ＞

寺町 ひとみ 

4.2 母分散の推定

4.2.1 母標準偏差を推定したい

　　　母分散のχ2推定

高橋 正也

4.2.2 母分散の比を推定したい

　　　母分散の比のF 推定

高橋 正也

4.3 母比率の推定

4.3.1 新薬の副作用の発症割合を推定したい

　　　母比率の推定（z 推定、F 推定）

高橋 正也

4.3.2 男女における割合の差を推定したい

　　　2 つの母比率の差のz 推定

高橋 正也

第5章　分散分析と多重比較編

5.1 分散分析

5.1.1 3つ以上の異なる介入でのアウトカムの平均値に統計的な差があるかを評価したい

　　　一元配置分散分析

平 大樹

5.1.2 2 つの薬剤を併用したときの相互作用（相乗効果、打ち消し）を知りたい

　　　二元配置分散分析

松野 純男

5.1.3 3 つ以上の薬剤を併用したときの相互作用を知りたい

　　　三元以上の分散分析

松野 純男

5.2 多重性とは

松野 純男

5.3 パラメトリック多重比較

5.3.1 異なる3群間に対する要因（介入）後のデータをすべて比較することで要因（介入）の効果を検定したい

　　　Tukey-Kramer 検定

菊山 史博、井上 賀絵、河添 仁

5.3.2 異なる3群間に対する要因（介入）後のデータに対して、コントロール群を対照として、他のすべての群と比較することで要因（介入）の効果を検定したい

　　　Dunnett検定

菊山 史博、井上 賀絵、河添 仁

5.3.3 対照群と異なる複数の投与量条件群を比較して、有意なアウトカムの変化が認められる投与量を設定したい

　　　Williams検定

平 大樹

5.4 ノンパラメトリック多重比較

5.4.1 患者背景ごとに有意差のある組み合わせを見つけたい

　　　Steel-Dwass検定

濃沼 政美

5.4.2 ある患者背景をコントロールとして有意差のある組み合わせを見つけたい

　　　Steel検定

濃沼 政美

5.4.3 薬効が有意に認められる投与量を設定したい

　　　Shirley-Williams 検定

濃沼 政美

第6章　練習問題

第7章　分布表